Un des obstacles au retour du plein emploi en France pourrait être constitué par la modicité des incitations financières au travail. L’objet de cette étude est de proposer, à l’aide du modèle de micro-simulation Myriade développé à la Caisse nationale des Allocations familiales, une nouvelle évaluation de la distribution des gains financiers au travail. Il est motivé par trois raisons principales.

Tout d’abord, nous voulons caractériser de façon synthétique et générale les incitations financières au travail telles qu’elles s’exercent en France. Les analyses habituellement réalisées souffrent, nous semble-t-il, de quelques insuffisances. Celles qui sont menées à partir de cas types, même si elles apportent de la connaissance sur les mécanismes à l’œuvre, ne peuvent pas rendre compte de la distribution effective des incitations financières. Celles qui s’appuient surdes données réelles, comme par exemple l’étude de Laroque et Salanié (1999) réalisée à partir de l’Enquête emploi de l’Insee, ne modélisent qu’imparfaitement l’ensemble du système des prélèvements obligatoires et des transferts sociaux, du fait des lacunes des données utilisées. D’une part, l’information relative aux revenus repose sur la déclaration spontanée de l’individu enquêté. D’autre part, plusieurs catégories de revenu ne sont pas renseignées comme les indemnités journalières d’assurance chômage, les retraites, les revenus des indépendants, les pensions alimentaires, les revenus du capital... Ensuite, nous voulons mettre à profit le modèle de micro-simulation Myriade, dont la version statique a été dernièrement achevée. Certes, le modèle, dans cette version, n’est que “ comptable ” : il n’intègre pas de comportements et se contente de retracer l’enchevêtrement des prélèvements et transferts qui caractérise le système socio-fiscal français. Pour autant, Myriade dispose de deux atouts. D’un côté, il s’appuie sur l’Enquête revenus fiscaux (Insee - DGI) qui s’avère constituer une source particulièrement riche à la fois sur l’ensemble des revenus imposables des actifs mais aussi sur leurs conditions d’emploi. De l’autre côté, le modèle retrace le passage des revenus des individus au revenu disponible de la famille en reconstruisant systématiquement l’unité adéquate pour calculer les prélèvements obligatoires ou les transferts (foyer fiscal, ménage, famille,...).

Enfin, nous voulons documenter le débat sur les causes du chômage en France. Une explication fréquemment avancée est la suivante : le chômage trouverait son origine dans des chocs de demande défavorables mais son maintien à un niveau élevé résulterait de la présence de “ trappes à chômage ”, les offreurs de travail au chômage n’étant que (trop) modérément incités à retrouver un emploi. Cette explication a l’avantage de rendre compte de l’évolution du chômage et de sa persistance. La pertinence de cette explication serait cependant amoindrie s’il apparaît que la modicité des gains du retour à l’emploi ne constitue pas une règle.

Trop souvent, les évaluations des incitations au travail sont réalisées en supposant, de façon arbitraire, que les chômeurs reprennent un travail, soit à mi-temps, soit à temps complet, pour une rémunération horaire typiquement égale au Smic (par exemple, Conseil supérieur de l’emploi, des revenus et des coûts, 1997). Cependant, un certain nombre de travaux – comme Gurgand et Margolis (2001) – montrent que la distribution des salaires obtenus par les chômeurs – àcaractéristiques individuelles données – semble ne pas souffrir d’un biais de sélection. Ce résultat nous conduit à estimer dans Myriade les conditions potentielles de travail des individus non occupés au moyen d’une procédure d’imputation relativement simple.

L’étude comporte deux parties. Dans la première, nous passons en revue les aspects théoriques et méthodologiques de l’exercice. Dans la seconde partie, nous présentons nos estimations des incitations financières au travail : d’abord celles relatives aux actifs occupés, puis celles relatives à l’ensemble des actifs.

Un tel système de redistribution a cependant l’inconvénient majeur d’engendrer des taux d’imposition marginaux en forme de “U” : les individus situés aux deux extrémités de l’échelle des revenus primaires supportent des taux marginaux très élevés (cf. le graphique en bas à gauche). Il en résulte a priori de fortes inefficacités économiques : les individus les “ plus riches ” peuvent être tentés de réduireleuroffre de travail, au détriment de la société dans son ensemble (car l’on peut supposer que ces individus disposent d’une productivité individuelle élevée et que leur contribution à la création des richesses n’est donc pas négligeable); les individus les “plus pauvres ” ne sont pas nécessairement incités à améliorer, par eux-mêmes, leur situation puisque leurs efforts ne sont que modérément récompensés. On parle de “ trappes ” pour caractériser ces états dans lesquels les individus ne sont pas conduits à accroître leur participation effective sur le marché du travail.

Ce premier système de redistribution est à l’origine d’effets de seuil, puisque ses instruments sont ciblés sur des populations particulières. C’est en partie ce que l’on observe en France : les minima sociaux sont nombreux, destinés chacun à des populations spécifiques, certaines prestations familiales sont sous condition de ressources et l’on reproche fréquemment à l’Impôt sur le revenu sa (trop) forte progressivité. Aussi ce premier système présenterait-il certains des traits de l’existant en France, décrits par exemple par Bourguignon et Chiappori (1998). La courbe de la redistribution est en forme de “S” aplati. D’un côté, l’existence des minima sociaux et des prestations sous condition de ressources garantit un revenu disponible plancher. Les mécanismes différentiels qui caractérisent le fonctionnement des minima sociaux expliquent que cette courbe soit presque horizontale pour les premiers centiles de revenu primaire. De l’autre côté, la progressivité du système des prélèvements obligatoires explique l’aplanissement de la courbe pour les plus hauts revenus primaires.

C’est l’objet de la théorie de la taxation optimale que de rechercher un compromis entre la justice sociale et l’efficacité économique, ces deux derniers termes constituant donc les alternatives d’un dilemme. D’autres arguments, toutefois, peuvent être mobilisés pour plaider pour une redistribution d’ampleur plus limitée : par exemple, le fait que le revenu primaire ne constitue pas un bon indicateur des inégalités ou encore qu’un revenu primaire élevé n’est que la contrepartie d’efforts antérieurs consentis par les individus. Enfin, des taux marginaux élevés au bas de l’échelle des capacités productives pourraient être justifiés sans même réellement invoquer le dilemme équité/efficacité. Bourguignon et Bureau (1999) font, par exemple, valoir :

“Il est socialement peu efficace qu’un individu dont la productivité est faible travaille beaucoup pour gagner sa vie. Mieux vaut lui garantir un revenu minimum en taxant le revenu de ceux qui sont le plus privilégiés”.

Il ne nous semble cependant guère acceptable de légitimer de la sorte que les individus les moins productifs soient ainsi victimes d’une exclusion économique et sociale (voir aussi Bourguignon, 2001).

L’objet de ce travail n’est cependant pas d’exposer les développements des théories économiques de la justice sociale ou de la taxation optimale. Ce qu’il importe de retenir, nous semble-t-il, c’est qu’au système de redistribution “ à taux marginaux en U ”, on peut opposer le système “à taux marginaux plats ”, porté à droite sur la figure 1 . Dans ce dernier système, la redistribution est mise en œuvre par un mécanisme d’impôt négatif : chaque individu (ou chaque ménage) reçoit un montant de transfert forfaitaire; il est ensuite imposé à taux constant sur la totalité de ses ressources – ses revenus et le transfert initial. En bas de la distribution des revenus primaires, le montant du transfert est supérieur à celui de l’impôt calculé de sorte que l’impôt net est négatif. Au-delà du niveau de revenu primaire qui annule tout transfert net, le mécanisme traditionnel de l’impôt fonctionne. Par rapport au premier système, on voit que ce dernier a l’inconvénient de faire supporter un taux marginal élevé aux titulaires de revenus primaires intermédiaires. Il organise des transferts dont l’ampleur totale est plus importante que dans le système “à taux marginaux en U” : en d’autres termes, le taux de prélèvements obligatoires y est plus élevé.

Le système socio-fiscal en France est notamment caractérisé par l’enchevêtrement d’un très grand nombre de prélèvements et de transferts. Certains ont pour assiette les revenus individuels, comme les prélèvements sociaux ; d’autres sont conditionnés par des ressources consolidées au niveau de la famille (comme les prestations familiales), au niveau du foyer fiscal (l’Impôt sur le revenu) ou encore au niveau du ménage (la Taxe d’habitation). Le périmètre de la famille n’est pas constant : un enfant compté à charge pour le Revenu minimum d’insertion n’est pas nécessairement compté à charge pour, par exemple, les Allocations familiales. Le fonctionnement de ce système peut être appréhendé au travers de cas types où le revenu disponible des familles est calculé, pour différentes valeurs du revenu primaire et différentes configurations familiales. Cette approche permet de repérer les facteurs qui expliquent les taux marginaux élevés comme la partie différentielle des minima sociaux et de certaines prestations familiales, le dispositif d’allègement de charges patronales sur les bas salaires, la partie dégressive de la Prime pour l’emploi ou le système de la décote de l’Impôt sur le revenu. Elle ne permet pas en revanche d’estimer la distribution des taux marginaux effectifs, tels qu’ils sont réellement supportés par les actifs en France.

C’est la raison pour laquelle nous avons recours au modèle de micro-simulation Myriade pour proposer une telle évaluation de la distribution des incitations financières au travail.

Nous envisagons maintenant deux situations. La première est une situation de chômage : l’individu dispose d’un certain revenu, noté R, soit un minimum social, soit une indemnisation du régime d’assurance chômage ; il bénéficie d’un temps de loisir, noté L, égal au temps total dont il dispose a priori. La seconde situation est une situation d’activité, résumée par les deux caractéristiques suivantes : un taux de rémunération nette horairenoté W et une durée d’activité notée L. Pour faire simple, nous ne prenons pas en compte le fait que l’activité puisse occasionner des coûts, parfois élevés pour les actifs qui ont en charge de jeunes enfants. L es deux s ituatio ns apportent, respectivement, un niveau d’utilité u et u :

Habituellement, la fonction d’utilité n’est utilisée que pour comparer différentes situations ; elle ne permet pas de réellement mesurer un niveau d’utilité. Nous normalisons la fonction d’utilité u(.,.) de sorte qu’elle soit homogène de degré 1 par rapport à ses deux arguments – ainsi, une augmentation conjointe de 1 % de C et de T conduirait à une augmentation de 1 % de u, le niveau d’utilité. En adoptant une telle conception de l’utilité – une conception cardinale –, l’incitation au travail se définit assez naturellement comme le surcroît relatif d’utilité qu’apporte la transition de la première à la seconde situation. Soit, en notant I l’incitation au travail :

Les gains financiers du retour à l’emploi, notés G, sont définis, sans ambiguïté, comme suit :

puisque WL est égal aux revenus d’activité et R aux revenus de la situation de chômage ; le termeWL R − correspond do nc au surcroît de consommation que permet le retour à l’emploi.

oùα mesure, en quelquesorte, le poids que l’individu accorde à la consommation (et, respectivement,1− α le poids accordé au loisir). Dans ce cas, il est possible d’obtenir une relation explicite entre les gains du retour à l’emploi et l’incitation au travail :

L’incitation au travail n’apparaît pas a priori comme croissante en fonction des gains financiers du retour à l’emploi. Le terme ( )1+G^α représente les gains de l’accès accru à la consommation ; il contribue positivement à l’incitation au travail. Par contre, le terme [ ( ) / ]1 11 − +⁻ G R WL^α, qui représente la perte relative en temps de loisir que l’individu supporte, vient amoindrir l’incitation. Il est donc nécessaire d’étalonner le modèle pour poursuivre l’investigation.

Nous prenons des chiffres mensuels qui ont l’avantage d’être démonstratifs. Nous retenons, pour le temps total L, 200 heures par mois en supposant qu’il est possible de travailler au maximum 50 heures par semaine en prenant seulement 5 semaines par an de congés (200 ≈ 50⋅ (52-5)/12). Pour la rémunération horaire W, nous prenons 6 euros de l’heure – sensiblement le Smic horaire net. Nous nous calons sur le montant du Revenu minimum d’insertion pour donner une valeur à R, soit 350 euros (pour une personne seule, net du forfait logement). Il reste à donner une valeur à α; nous calibrons le modèle de sorte que l’offre de travail qui résulterait du libre choix du consommateurtravailleur soit égale à 130 heures, soit une durée annuelle du travail de 1 560 heures – grosso modo la durée observée en moyenne en France (y compris les salariés à temps partiel). Avec la forme retenue pour la fonction d’utilité, on montre que le paramètre α est simplement égal à 130/2 00=0,65 : le consommateur-travailleur accorde un poids relativement plus élevé à la consommation qu’au loisir quant à la façon dont il valorise les deux facteurs d’utilité.

Sur le graphique 2, la relation précédente est portée (courbe repérée par la mention σ = 1), obtenue avec les valeurs des paramètres précédemment discutées. Sur l’axe des abscisses, à chaque valeur des gains financiers, une durée mensuelle d’emploi doit être mise en correspondance. Des gains financiers nuls correspondent ainsi à la situation d’un chômeur qui reprendrait un emploi rémunéré au niveau du Smic horaire pour 60 heures environ par mois. Un emploi rémunéré au Smic à mi-temps permet des gains financiers de l’ordre de 40 %. Enfin, le retour à l’emploi procure un salaire égal à deux fois le montant de R pour une durée du travail égale à 120 heures par mois environ. Il en ressort les deux constats suivants :

Ces résultats proviennent de ce que, d’une part, le bénéfice appo rté par l’accès accru à la consommation est en partie neutralisé par la baisse du temps de loisir et, d’autre part, que la forme retenue pour la fonction d’utilité autorise de grandes possibilités de compensation entre la consommation et le loisir. Le chômeur n’est finalement pas dans une situation trop défavorable puisqu’il bénéficie d’un temps de loisir important qui contrebalance la faiblesse de sa consommation. En d’autres termes, le niveau d’utilité d’un chômeurest relativement élevé.

De même, la rémunération horaire qui serait offerte par l’employeur constitue un facteur important des décisions de reprise d’emploi. On voit, par exemple, que le passage d’une rémunération horaire de 6 euros à 9 euros (soit une hausse de 50 %) conduit, pour un même gain financier, à doubler voire à tripler dans certains cas, l’incitation au travail. Notons toutefois que le graphique peut induire en erreur puisque les mêmes gains financiers sont obtenus pour des durées d’activité différentes quand les rémunérations horaires varient. Notons également qu’un raisonnement analogue pourrait être conduit en faisant varier la valeur de R. Cependant, pour constituer un véritable revenu de remplacement, ce dernier doit prendre une valeur minimale crédible. Au-delà de cette valeur, un même gain financier conduira à une incitation au travail d’autant plus forte que R est faible.

Enfin, il nous faut évaluer la robustesse du lien incitation au travail / gains financiers par rapport à la forme retenue pour la fonction d’utilité. Nous nous contentons d’une forme à élasticité de substitution constante entre la consommation et le loisir qui s’écrit comme suit :

où σ est la valeur de cette élasticité de substitution. Le paramètre β est fixé à 1 ; il s’agit d’une simple condition de normalisation. Comme précédemment, pour donner une valeur à α, nous calibrons le modèle de sorte que l’offre de travail optimale soit égale à 130 heures par mois. La relation entre les gains financiers et l’incitation au travail s’avère très sensible à la valeur prise par l’élasticité de substitution.

Quand cette élasticité est faible (voir la courbe repérée par la mention σ =0,5 sur la figure 2), nous obtenons un lien fort entre ces deux grandeurs. La consommation et le loisir ne sont, dans cette configuration, que modérément substituables, traduisant en cela la proposition selon laquelle “ il ne sert à rien de bénéficier d’un temps de loisir important si l’on ne dispose pas en même temps de l’argent nécessaire pour accéder aux activités récréatives désirées”. Il est toutefois difficile d’admettre que l’élasticité de substitution entre la consommation et le loisir soit inférieure à 1 : en effet, dans ce modèle très simple, cela revient à dire que l’offre de travail est une fonction décroissante du taux de rémunération horaire. Cette dernière proposit ion n’est guère co nciliable avec l’observation. Les études empiriques ne parviennent pas toujours à révéler une élasticité positive de l’offre de travail par rapport au taux de salaire horaire : on n’observe pas toutefois que cette élasticité, en général, puisse être négative. Aussi, dans le cadre de ce modèle très simple, il n’apparaît pas possible de réconcilier les deux présomptions suivantes : un lien fort entre les gains financiers au travail et l’incitation au travail, d’une part, et une élasticité de l’offre de travail positive par rapport au taux de rémunération, d’autre part. Il serait donc nécessaire de rendre le modèle de base moins simple pour obtenir une représentation plus réaliste.

Nous discutons en conséquence très rapidement de deux développements, le premier relatif à un approfondissement de la notion de “loisir”, le second s’attachant à expliciter les comportements au sein de la famille.

Enfin, nous avons jusqu’à maintenant considéré, implicitement, que la prise de décision, en matière d’activité, est le fait d’un individu, isolé. Il serait en réalité nécessaire d’élucider les conditions dans lesquelles un couple d’actifs s’accorde pour arrêter leurs choix de participation sur le marché du travail. Il faudrait alors notamment détailler le degré de coopération entre les conjoints et la règle de répartition entre les membres de la famille des revenus primaires de cette dernière. On disposerait là d’un moyen simple de lever les difficultés précédentes puisqu’il ne serait plus nécessaire de supposer de fortes possibilités de substitution entre la consommation et le loisir pour mettre en évidence une élasticité positive de l’offre de travail par rapport au taux de rémunération.

L’exploration des développements théoriques qui, a priori, devraient donner des fondements rigoureux à la mise en évidence d’un lien direct entre les gains financiers à l’activité et l’incitation au travail ne permet donc pas nécessairement de qualifier cette relation comme forte et robuste. Le lien ne serait pas forcément immédiat ; il serait tempéré par de nombreux autres arguments, comme la façon dont le ch ômeur valorise son temps de loisir, la rémunération horaire à laquelle il pourrait prétendre, le niveau de son revenu de remplacement, les coûts qu’il rencontrerait à reprendre un emploi, l’élasticité de substitution entre la consommation et le loisir, l’utilité du travail domestique, le mode des décisions d’activité au sein du couple (le cas échéant), etc.

Il ne faut sans doute pas sur-interpréter le modèle très simple que nous avons présenté ; il nous semble cependant possible d’en déduire les trois enseignements suivants. En premier lieu, le lien entre les gains financiers et l’incitation au travail présente sans nul doute une forte hétérogénéité entre les individus; à ce titre, les gains financiers du retour à l’emploi ne constitueraient qu’un médiocre indicateur de l’incitation au travail. En second lieu, il y aurait la place, à côté de l’explication avancée par la théorie micro-économique standard, pour d’autres arguments pour rendre compte des décisions d’activité comme, bien évidemment, des facteurs psychologiques qui ne peuvent s’interpréter en termes purement financiers ou des explications qui relèvent plus de l’analyse sociologique (rôle du travail dans l’acquisition d’un statut social, importance de l’insertion sociale procurée par l’emploi, etc.). Enfin, pour ce qui a trait aux propositions de politique économique ou sociale, il nous semble possible de relativiser la pertinence des dispositifs qui ne s’attacheraient qu’à accroître les gains financiers du retour à l’emploi comme, par exemple, l’Earned Income Tax Credit aux États-Unis. Nous avons ainsi mis en évidence, que pour un même gain financier, le taux horaire de rémunération constitue un argument important de l’incitation au travail ; des politiques d’aide à la requalification des chômeurs, qui permettent par ailleurs à ces derniers de se voir offrir un plus grand nombre et une plus grande variété de propositions d’emploi, constitueraient ainsi un instrument complémentaire pour renforcer les incitations au travail.

Pour autant, même s’il n’apparaît pas que l’incitation au travail soit à titre principal conditionnée par les gains financiers que les individus obtiennent au travail, nous consacrons le reste de cette étude à évaluer la distribution de ces gains.

Parmi les bases de données mobilisables pour construire Myriade, c’est l’Enquête revenus fiscaux des ménages qui a été préférée. Trois raisons ont motivé ce choix. D’abord, cette enquête fournit des données de qualité car elle rapproche les informations de l’Enquête emploi de l’Insee de données provenant de la Direction générale des Impôts (DGI) : les déclarations à l’Impôt sur le revenu et les feuilles de calcul de la Taxe d’habitation (sauf les données infra-communales). Les premières apportent une connaissance approfondie de l’activité des membres de chaque ménage âgés de plus de 15 ans. Les secondes procurent le détail des revenus déclarés par les individus enquêtés, certains éléments relatifs au calcul de leurs impôts locaux, l’Impôt sur le revenu et la Taxe d’habitation qu’ils acquittent. Certes, certains revenus demeurent non renseignés (revenus imposés directement à la source, revenus imposables situés dans des enveloppes fiscales exonérées et revenus exonérés) et les prestations sociales qui ne sont pas soumises à l’Impôt sur le revenu ne sont pas connues. Cependant, ces lacunes sont partiellement compensées par le recours à une procédure d’imputation des transferts sociaux. Au total, la complémentarité des données de l’Insee et de la DGI assure au modèle une réelle capacité à retracer la situation économique et sociale des individus. La deuxième raison qui fait de l’Enquête revenus fiscaux une source de choix est sa périodicité. Cette enquête étant annuelle, le modèle dispose d’une population relativement à jour. Cela évite d’avoir à faire “vieillir ” l’enquête sur une longue période pour cadrer avec la conjoncture de l’année de base. Enfin, la taille de l’Enquête revenus fiscaux – l’une des plus importantes de l’Insee – permet de limiter les fluctuations d’échantillonnage, même pour des populations de taille réduite : l’enquête 1998 dont nous disposons est constituée de 110 000 individus et la suivante en compte 150 000.

Le choix d’un pas annuel de simulation constitue la seconde caractéristique structurante du modèle. Il signifie que durant 12 mois, chaque individu dispose de montants de prélèvements et de transferts constants et qu’il conserve le même statut d’occupation. Deux raisons essentielles expliquent cette décision. D’abord, les données qui proviennent de la source fiscale sont des grandeurs de flux, relatives à l’année précédente, et nous ne voulions ni nous priver de cette information a priori robuste, ni la modifier. Ensuite, pour la plupart des prestations familiales sous condition de ressources, les éléments de la déclaration fiscale correspondent exactement aux informations que les allocataires doivent fournir à leur Caisse d’Allocations familiales. Nous sommes ainsi en mesure de simuler très précisément ces transferts. Pour autant, la périodicité pertinente pour certains éléments de notre système socio-fiscal n’est pas l’année : les cotisations sociales sont assises sur des flux mensuels, la condition de ressources de la plupart des minima sociaux est basée sur un calendrier trimestriel, etc. Aussi, aurions-nous pu souhaiter décomposer chaque poste de la déclaration fiscale en données mensuelles. Cependant, ni des données administratives émanant de la DGI, ni les informations relatives à l’activité fournies par l’Enquête emploi ne sont assez précises pour réaliser ce travail sans faire des hypothèses fortes.

Pour définir le “ statut d’occupation dominant ” de chaque individu dans l’année, nous utilisons le calendrier rétrospectif du statut d’occupation mensuel de l’Enquête emploi. Nous retenons le statut le plus fréquemment observé. Ainsi, un individu qui a été chômeur sept mois et salarié le reste du temps sera considéré comme chômeur toute l’année dans Myriade. Deux approximations sont ainsi commises. En premier lieu, le revenu annuel porté dans la déclaration fiscale est considéré comme relevant en totalité du statut d’occupation dominant. En second lieu, les autres éléments du système redistributif sont recalculés de façon à apparaître comme cohérents avec la nature du revenu annuel retenue (Prime pour l’emploi, cotisations sociales, etc). Une autre conséquence du choix d’un pas annuel de simulation est la nécessité – dans certains cas – d’“adapter ” la législation. Par exemple, dans Myriade, la condition de ressources du Revenu minimum d’insertion est revue chaque année alors qu’elle est contrôlée – en réalité – chaque trimestre. En retenant ce procédé, on affecte à tous les bénéficiaires du Revenu minimum d’insertion un revenu disponible annuel au moins égal au plafond de ce minimum social. Par ailleurs, le Revenu minimum d’insertion n’est pas simulé pour un individu dont les ressources annuelles sont supérieures au même plafond (même s’il aurait pu en bénéficier sur une partie de l’année). Enfin, les mécanismes d’intéressement ne sont pas simulés.

No us contrôlons, le mieu x po ssible, les conséquences de ce parti pris. Quand nous faisons “vieillir” les données, nous calculons selon les mêmes règles le “statut d’occupation dominant” dans l’Enquête emploi de l’année de base du modèle et nous calons Myriade sur le résultat agrégé obtenu. De même, pour évaluer le nombre de bénéficiaires du Revenu minimum d’insertion et de l’Allocation de parent isolé avec la condition de ressources “ annualisée ”, nous décomptons, dans l’Échantillon national des allocataires de la Cnaf, le nombre d’individus qui auraient bénéficié de ces minima sociaux avec une telle législation.

Ensuite, la constitution de la population de l’année de base nécessite un retraitement achevé des données dans trois objectifs. Premièrement, il permet d’avoir une représentation à taux constant de la population française de métropole : dans Myriade, chaque individu a le même poids, ce qui facilite notamment les procédures de création des familles, des ménages élargis, etc. Deuxièmement, il vise à reconstituer les foyers fiscaux afin de recalculer au mieux l’Impôt sur le revenu. Enfin, il permet de renseigner correctement l’année de base du modèle, en se calant sur la pyramide des âges correspondante, en imputant sur barème les revenus bruts et en étalonnant un certain nombre de transferts sociaux.

L’imputation sur barème des revenus bruts est liée au fait que l’Enquête revenus fiscaux a trait aux revenus imposables, nets des cotisations sociales, exceptées la Contribution sociale généralisée non déductible et la Contribution au remboursement de la dette sociale (CRDS). À partir de ces informations, il nous faut donc “remonter” au revenu super-brut afin de disposer de l’intégralité des cotisations sociales. Ce travail est fait en modélisant les barèmes correspondants. L’étalonnage de certains transferts sociaux est rendu nécessaire par la difficulté d’observer correctement dans les données de l’enquête l’ensemble des conditions d’éligibilité et les situations de non-recours. C’est ainsi que la durée d’activité antérieure pour l’Allocation parentale d’éducation et le taux d’invalidité pour l’Allocation aux adultes handicapés sont retraités de sorte que leurs nombres de bénéficiaires soient exactement calés. De même, des situations de non-recours sont imposées pour le Minimum vieillesse, le Revenu minimum d’insertion et les bourses d’enseignement supérieur sur critères sociaux car, spontanément, Myriade simule “ trop” de bénéficiaires.

Dans la version de Myriade utilisée pour cette étude, sept modules sont disponibles. Ils retracent le passage du revenu super-brut des individus, c’est-à-dire avant toute cotisation, au revenu disponible des familles, c’est-à-dire après prélèvements et transferts. Les modules relatifs aux comportements (transition sur le marché du travail, équations de salaire, démographie, mise en couple,...) seront introduits durant l’année 2004.

Le second module relatif aux prélèvements directs concerne le calcul de la Taxe d’habitation. Lors de son élaboration, la principale difficulté a consisté à “ approcher ” la commune dans laquelle réside chaque ménage. La connaissance de cette dernière est, par exemple, indispensable pour évaluer le montant des abattements. Or, dans l’Enquête revenus fiscaux, aucune information infra-départementale n’est fournie, afin de garantir l’anonymat des individus interrogés. Pour lever cette difficulté, nous calculons un taux d’imposition apparent pour chaque ménage. Au sein du département, ce taux sert à regrouper les ménages par commune sans que cette dernière ne soit identifiée. Par la suite, nous calculons en moyenne le montant des abattements propres à chaque collectivité locale en utilisant notre connaissance de la région et du département et en intégrant la commune repérée à l’aide de ce taux d’imposition apparent. Cette méthode préserve l’anonymat puisque les communes ne sont absolument pas identifiées. De plus, cette méthode est robuste car la structure aréolaire de l’Enquête emploi garantit un nombre limité de communes par département.

Après les prélèvements directs, le module de calcul des cotisations sociales fournit, pour chaque individu, le montant total des cotisations sociales employeurs et employés ainsi que la Contribution sociale généralisée (CSG) et la CRDS versées. Sont distingués les barèmes des agents de l’État, des salariés non-cadres du privé, des cadres du privé, des chômeurs, des retraités, des agriculteurs et des autres indépendants. Les allègements de charge sur les bas salaires ont été modélisés. La CSG et la CRDS sur les revenus du patrimoine sont calculées. Les revenus concernés sont les bénéfices fonciers, les revenus de capitaux mobiliers et les plus-values foncières et mobilières. Ce module est complété par le calcul de la CRDS sur les prestations familiales. Enfin, il intègre les exonérations et les réductions de CSG pour les chômeurs et les retraités ayant de faibles revenus.

C’est d’abord l’Allocation parentale d’éducation qui est calculée dans le module des prestations familiales car son attribution conditionne le versement d’autres transferts. Suivent les Allocations familiales, l’Allocation pour jeune enfant courte et longue, le Complément familial et l’Allocation de rentrée scolaire pour lesquelles la simulation est aisée au regard du type de données nécessaires à leur imputation (niveau de revenus, âge des enfants à charge, etc). L’Allocation de soutien familial par contre n’est qu’imparfaitement appréhendée par Myriade car l’Enquête revenus fiscaux permet uniquement de repérer les orphelins donnant droit à une demi-part fiscale supplémentaire c’est-à-dire ceux qui sont issus du mariage et dont le parent veuf n’est pas remarié. De même, pour l’Allocation d’éducation spéciale, seuls les enfants ouvrant droit à une demi-part fiscale supplémentaire du fait d’un handicap sont repérés. Enfin, les bénéficiaires de prestations liées à la garde des jeunes enfants ne sont pas toujours bien identifiés. L’Allocation de garde d’enfant à domicile a été attribuée aux familles comprenant au moins un enfant de moins de six ans et qui mentionnent sur leur déclaration fiscale la présence d’un salarié à domicile. Les familles recourant à la crèche et celles bénéficiant de l’Aide à la famille pour l’emploi d’une assistante maternelle agréée sont distinguées à partir du montant des frais de garde déclarés au fisc et de certaines de leurs caractéristiques (configuration familiale, niveau de ressources, etc.).

Une attention particulière a également été portée au module de calcul des prestations de logement en raison du rôle joué par ces transferts dans le système redistributif. Pour cela, l’ensemble du barème des aides au logement a été reconduit dans Myriade. Cependant, le modèle n’est pas en mesure de traiter de la même façon le cas des locataires et celui des accédants à la propriété. En effet, dans l’Enquête revenus fiscaux, il n’existe pas d’information sur le montant du loyer ou de la mensualité de remboursement de prêt. Par contre, quelques renseignements sur le logement sont disponibles, notamment le nombre de pièces, le statut des occupants (accédant, locataire en HLM, logé à titre gratuit, ...). En conséquence, nous avons imputé à chaque ménage de locataires un loyer en fonction de ses caractéristiques en procédant à un ajustement économétrique à partir de l’Enquête logement. Disposant de cette information, nous calculons le montant de l’allocation sur barème. En revanche, pour les aides à l’accession, les données de l’Enquête revenus fiscaux sont insuffisantes pour affecter à chaque ménage l’ensemble des paramètres nécessaires au calcul de ses droits. Nous imputons donc directement le montant de l’aide. Aussi, une modification de la législation ou de la situation familiale se traduira-t-elle par une variation du montant de la prestation versée aux locataires mais pas aux accédants.

Dans le module de Myriade consacré au calcul des minima sociaux, quatre transferts sont modélisés : l’Allocation de parent isolé, le Revenu minimum d’insertion, l’Allocation aux adultes handicapés et le Minimum vieillesse. L’Allocation de solidarité spécifique, l’Allocation veuvage et l’Allocation d’insertion, soumises à l’impôt, sont déjà présentes dans les données de l’Enquête revenus fiscaux. Pour le Revenu minimum d’insertion et l’Allocation de parent isolé, le pas annuel du modèle conduit à utiliser comme référence le nombre de familles ayant perçu la prestation au moins un mois dans l’année et maintenues dans leur droit lorsque ce dernier est calculé à partir de leur déclaration de ressources annuelles. Leur nombre est recalculé à partir des informations disponibles dans l’Échantillon national des allocataires : il est nettement plus élevé que le nombre de bénéficiaires observé à un instant donné car il s’agit de prestations pour lesquelles les taux d’entrées et de sorties sont importants. Par contre, le modèle n’intègre pas la version “courte” de l’Allocation de parent isolé car le fait générateur – décès du conjoint ou séparation quand le benjamin a plus de 3 ans – est difficile à repérer dans les données. Pour la même raison, les données relatives à l’Allocation aux adultes handicapés, au Minimum vieillesse et au Revenu minimum d’insertion ont été retravaillées. Dans le premier cas, un taux de handicap ouvrant droit à la prestation a été affecté à certains individus. Dans les deux autres cas, un indicateur de “ non-recours ” a été attribué à certains bénéficiaires potentiels.

Le dernier module de Myriade est consacré au calcul des bourses d’enseignement supérieur sur critères sociaux. Celles-ci sont généralement attribuées en fonction des ressources des parents. Or les données utilisées par le modèle ne permettent pas a priori de repérer les parents des étudiants qui ont décohabité (soit 28 % des jeunes adultes scolarisés âgés de 18 à 25 ans, d’après Myriade). Pour pallier cette difficulté, un rapprochement statistique a été réalisé sur la base de deux indications complémentaires qui figurent dans les déclarations fiscales : d’une part, une information qui porte sur les enfants rattachés fiscalement au foyer de leurs parents ; d’autre part, une information sur les pensions alimentaires versées aux enfants poursuivant des études supérieures. Ces deux informations ont été exploitées pour reformer des liens entre des parents et des enfants ne cohabitant pas mais ayant gardé un contact fiscal. Une fois ce travail réalisé, il est procédé au calcul du nombre de boursiers. Celui obtenu “ spontanément ” par le modèle est beaucoup plus élevé (de l’ordre de 50 %) que le nombre réel. Deux facteurs expliquent ce résultat. D’une part, il semble que le non-recours soit relativement élevé pour la bourse d’échelon zéro – celle qui permet les seules exonérations des droits universitaires et de la cotisation à la sécurité sociale des étudiants. D’autre part, nous ne repérons pas les étudiants qui sont exclus du bénéfice d’une bourse, par exemple parce qu’ils n’ont pas achevé le premier cycle en trois ans. Une modélisation sommaire du non-bénéfice des bourses a donc été introduite dans le modèle.

Tableau 1
validation de Myriade pour l’année 2000 en France métropolitaine

La simulation de ces prestations par Myriade donnent des résultats légèrement contrastés (colonnes 3 et 4 du tableau 1). Les prestations qui ont fait l’objet d’un étalonnage sont parfaitement simulées : Revenu minimum d’insertion, Allocation aux adultes handicapés, Minimum vieillesse et Allocation parentale d’éducation. Les Allocations familiales, l’Allocation pour jeune enfant, le Complément familial et l’Allocation de rentrée scolaire donnent des résultats très satisfaisants car elles reposent sur des données correctement renseignées. Par contre, comme nous nous y attendions, l’Allocation d’éducation spéciale, l’Allocation de parent isolé et l’Allocation desoutien familial sont mal simulées. Il en va de même du Complément de l’Allocation aux adultes handicapés et de l’Allocation de garde d’enfant à domicile. Enfin, si la masse des allocations logements est celle qui était visée, le nombre de bénéficiaires est sur-estimé de 5 %.

Il n’est pas possible de valider le module de l’Impôt sur le revenu comme les modules relatifs aux transferts sociaux. Plusieurs raisons à cela. Tout d’abord, les données pouvant servir au cadrage ne sont disponibles que pour l’année de l’enquête. Dans le cas présent, les chiffres connus sont ceux de 1997 alors que l’année de base du modèle est 2000. Les données de la DGI portant sur l’année 2000 ne seront publiées qu’en 2003. Ce décalage s’explique par le délai de prescription, car durant trois années les impositions peuvent être corrigées. De plus, l’enquête est représentative des ménages ordinaires tandis que les données de la DGI couvrent tous les foyers fiscaux. Enfin, une dernière difficulté réside dans la complexité de la législation fiscale. Il n’a pas été possible, pour des raisons d’efficacité, de garder toutes les déductions et réductions prévues par le législateur. Ces choix sont à l’origine de discordances entre les chiffres de la DGI et les résultats de Myriade.

Deux méthodes servent à valider les résultats du calcul de l’impôt. La première consiste à évaluer pour chaque foyer fiscal la différence entre l’impôt calculé par Myriade et le montant réellement acquitté. Ce travail au cas par cas valide le barème. Certains écarts observés portent sur la composition des foyers fiscaux. Dans certains foyers, il existe des personnes rattachées vivant hors du ménage. Ce cas est traité dans un autre module de Myriade ; il n’affecte aucunement le calcul de l’impôt. D’autres écarts constatés concernent les déductions et réductions non prises en compte par Myriade; là non plus le calcul n’est pas affecté. La deuxième méthode permet de valider la masse de l’impôt calculé. Elle consiste à comparer le calcul de l’impôt obtenu dans le modèle pour les revenus de 1997 avec les données de la DGI. L’écart est inférieur à 0,5 %. Il est le résultat de deux effets jouant en sens inverse : le champ restreint aux ménages ordinaires dans Myriade conduit à sous-évaluer la masse de l’impôt; les déductions et réductions non retenues en totalité pour le recalcul de l’impôt dans le modèle jouent dans le sens d’une surestimation.

Au sein d’une même famille, nous pouvons donc simuler simultanément des événements de nature différente. Il nous faut cependant les rendre commensurables sans quoi le calcul des gains financiers – qui fait masse des revenus de la famille – serait dénué de signification. Par exemple, si nous simulions une très faible augmentation des revenus d’activité des actifs occupés dans une famille comportant un chômeur, notre méthode attribuerait à tous les actifs de la famille les gains financiers occasionnés par le retour à l’emploi du chômeur. Nous récusons ainsi la méthodologie où le taux marginal de prélèvements nets d’un individu ne serait apprécié que “ toutes choses égales par ailleurs ”, c’est-à-dire en ne prenant en compte que sa propre participation accrue à l’activité – celle des autres membres actifs de sa famille étant inchangée. Notre calcul conduit notamment à attribuer à tous les actifs de la famille le même taux marginal de prélèvements nets.

Dans la mesure où nous nous intéressons aux gains de “moyen terme”, l’exercice n’intègre pas les dispositifs temporaires qui permettent justement de réduire, pour les personnes qui parviennent à obtenir un travail, les taux marginaux de prélèvements nets. Il en est ainsi des systèmes d’intéressement propres à la plupart des minima sociaux et de l’exonération, pour une année supplémentaire, de la Taxe d’habitation dont bénéficient les sortants du Revenu minimum d’insertion.

Pour des raisons de commodité évoquées plus haut, nous partons des revenus d’activité portés dans la déclaration fiscale à l’Impôt sur le revenu, c’est-à-dire nets du prélèvement social et de la CSG déductible. Ensuite, nous “ remontons ” aux revenus primaires en recalculant l’ensemble des cotisations sociales et la CSG déductible. Concernant les salariés, ce revenu primaire a donc bien la dimension du coût du travail. Concernant les indépendants, il correspondrait à un revenu économique avant qu’il soit grevé par les prélèvements sociaux. Notons que ce revenu primaire inclut les transferts privés imposables entre les personnes, comme les pensions alimentaires et les revenus du capital quand ils sont taxés par voie de rôle (les revenus dont l’imposition font l’objet d’un prélèvement libératoire à l’Impôt sur le revenu ne sont donc pas pris en compte). Enfin, nous calculons le reste des prélèvements obligatoires et des transferts sociaux décrits dans la partie précédente pour aboutir au revenu disponible de la famille. Les prélèvements indirects et les aides locales ou extra-légales (voir à ce propos Anne et L’Horty, 2003) restent les deux grands absents de notre évaluation. De plus, nous supposons que les coûts liés à l’activité sont nuls, hypothèse particulièrement contestable quand il s’agit d’apprécier les incitations à la (re)prise d’un emploi.

Du côté des transferts sociaux, nous ne retenons que les prestations courantes en espèces. Par exemple, nous ne prenons pas en compte, dans le cas de l’assurance maladie, les droits aux soins qui sont ouverts, pour un actif occupé et pour sa famille, du fait de sa qualité d’assuré social. Ceci n’est que modérément contestable puisque l’accès aux soins est devenu presque général depuis l’instauration de la Couverture maladie universelle et qu’il n’est pas directement relié au niveau du revenu disponible de la famille.

En revanche, nous n’avons pas voulu considérer les cotisations sociales à l’assurance chômage et à l’assurance vieillesse comme des prélèvements sans contrepartie. Pour bien faire, il faudrait valoriser les droits à retraite et à l’assurance chômage, en fonction des cotisations, pour les inclure dans les ressources de la famille; en effet, ces droits sont individualisés et sont – dans une logique contributive – étroitement dépendants des cotisations versées. Aussi, ces prélèvements sociaux ont-ils plutôt la dimension d’une épargne ou du versement d’une prime d’assurance puisqu’ils donnent naissance, soit à un revenu différé, soit à un droit à l’indemnisation du régime d’assurance chômage. Ces deux prélèvements sociaux sont en conséquence exclus du calcul du taux marginal de prélèvements nets : nous considérons que leur montant pourrait correspondre à la valorisation, par les actifs occupés, du surcroît des droits qui leurs sont ainsi ouverts.

Une des forces de l’exercice est de retracer le passage des revenus individuels au revenu disponible de la famille. Or, les gains financiers qu’un actif retire d’un surcroît de revenu primaire sont très fortement conditionnés par la configuration de sa famille. Par exemple, s’il vit en couple avec au moins trois enfants à charge et est bénéficiaire du Revenu minimum d’insertion, le système socio-fiscal apparaît d’abord très peu incitatif puisque la partie différentielle de ce transfert s’applique à une large plage de revenus primaires. Par contre, à la sortie de ce dispositif, les gains sont particulièrement appréciables quand la famille “ retrouve ” le niveau d’aide significatif apporté par la politique familiale française aux familles nombreuses. En effet, le Revenu minimum d’insertion neutralise cette aide car la plupart des prestations familiales sont considérées comme des ressources qui réduisent d’autant le montant du minimum social versé. Or le surcroît de Revenu minimum d’insertion attribué par enfant à charge supplémentaire peut être bien inférieur au surcroît de prestations familiales accordé. Ensuite, le taux marginal de prélèvements nets reste faible puisque le système du quotient familial de l’Impôt sur le revenu réduit dans une grande partie le fardeau fiscal de la famille. Enfin, le plafonnement de l’avantage apporté par le quotient familial conduit à un ressaut important du taux marginal car le foyer fiscal est alors imposé, marginalement, comme un foyer sans aucune personne à charge.

Il nous faut alors tenir compte, puisque notre évaluation repose sur le revenu disponible de la famille, de la taille de cette dernière. Pour placer les actifs dans l’échelle verticale des capacités productives, nous avons simplement recours au revenu primaire de la famille par unité de consommation. Cette grandeur n’est pas toujours adéquate. En effet, pour les éléments du système socio-fiscal qui ne prennent pas en compte la taille de la famille (par exemple, les cotisations sociales ou la CSG), elle va conduire à rapprocher des actifs qui disposent de revenus primaires très différents. On risque donc de faire apparaître une hétérogénéité fallacieuse des taux marginaux de prélèvements nets. Il serait là préférable de classer les actifs occupés en fonction des revenus primaires de la famille par actif occupé. En revanche, pour les prélèvements ou les transferts “ familialisés ”, il faudrait utiliser l’échelle d’équivalence, implicite, du système socio-fiscal. Cette échelle, toutefois, diffère selon l’élément du système pris en compte : l’échelle d’équivalence implicite de l’Impôt sur le revenu n’est pas, par exemple, la même que celle de la Taxe d’habitation. Il convient donc de relativiser les résultats que nous obtenons : nous allons mettre en évidence une grande diversité, pour un même niveau de revenu primaire de la famille par unité de consommation, des taux marginaux de prélèvements nets; cette diversité est en partie la conséquence du critère que nous utilisons pour classer les actifs.

Nous retenons une définition très large de la famille puisque nous réintégrons les jeunes adultes qui n’ont pas acquis leur autonomie financière même s’ils ont décohabité. C’est notamment le cas des étudiants dont on sait qu’ils sont, en général, fortement aidés par leur famille. Le critère utilisé, dans ce cas, repose sur le rattachement fiscal de ces jeunes adultes : s’ils figurent sur la même déclaration que leurs parents, ils sont comptés comme membres de la famille sauf, bien sûr, s’ils sont en couple, s’ils ont des enfants à charge ou, encore, s’ils bénéficient en leur nom propre d’un minimum social.

Soient donc RP i et RDE i les revenus primaire et disponible élargi initiaux de la famille i et RP_i et RDE_i les revenus de cette même famille pour laquelle nous avons simulé, pour chaque actif occupé, une hausse significative de son revenu d’activité et, pour chaque actif non occupé, une transition chômage/emploi. Le “ revenu disponible élargi ” est le revenu disponible augmenté des droits sociaux contributifs évalués comme le montant des cotisations correspondantes. Le taux marginal de prélèvements nets de chaque actif de la famille est donc calculé comme suit :

Taux marginal de prélèvement nets de l’actif j de la famille

Il est indépendant de j. De plus, il est borné supérieurement à 120 % dans les cas où la simulation fait apparaître une baisse du revenu disponible élargie de la famille. Dans les familles qui ne comprennent pas de chômeurs, ce cas de figure est très rare. Il s’explique par les effets de seuil de certains transferts sociaux (comme l’Allocation de rentrée scolaire qui, avant 2002, ne prévoyait pas de dispositif différentiel) ou de la composition de différents éléments du système socio-fiscal (comme les clauses d’exemption de Taxe d’habitation). Dans les familles qui comprennent des chômeurs, il est assez fréquent d’observer une baisse du revenu de la famille. Nous détaillons plus loin la prégnance de ces cas où le retour à l’emploi engendre des pertes, qu’elles aient pour origine le jeu du système socio-fiscal ou les médiocres conditions d’activité imputées aux chômeurs.

Bien sûr, il est très difficile d’approcher les conditions d’emploi qui seraient offertes par les employeurs aux chômeurs. Premièrement, cela dépend des causes pour lesquelles le chômage demeure, en Europe, à un niveau très élevé. Si ce chômage résulte principalement d’une pénurie globale d’emploi et si le rationnement des postes offerts est aléatoire (c’est-à-dire si les employeurs ne cherchent pas à pourvoir les postes en recourant à une main-d’œuvre sur-qualifiée), on pourrait recourir à une procédure très simple d’imputation. Il suffirait d’affecter aux chômeurs les conditions d’emploi des individus occupés dont les caractéristiques individuelles déterminant leur productivité sont similaires. À l’opposé, si le chômage résulte principalement de ce que de nombreux chômeurs présentent des caractéristiques telles que leur productivité individuelle est inférieure au salaire minimum, la procédure précédente n’est pas valide puisque l’on ne peut pas identifier a priori des individus comparables qui disposeraient d’un emploi. Certes, dans ce dernier cas de figure, il serait toujours possible d’imputer des conditions d’emploi à un chômeur, mais cet exercice relèverait finalement d’une extrapolation contestable.

Deuxièmement, il semble nécessaire de tenir compte de facteurs situés exclusivement du côté de l’offre de travail : même en situation de pénurie globale d’emploi, les chômeurs, d’une part, recherchent un emploi plus ou moins activement et, d’autre part, décident d’occuper cet éventuel emploi en fonction de facteurs autres que ceux qui déterminent leur capacité productive. Il s’agit principalement de la composition de leur famille (sont-ils ou non en couple ? ont-t-ils des enfants ? etc.) et de son revenu disponible (nombre de revenus d’activité ou de remplacement, présence de transferts sociaux, etc.). Ces facteurs sont habituellement résumés par le niveau d’un “salaire de réservation”.

Tableau 2
ventilation des actifs par statut d’occupation principale dans Myriade

Les difficultés sont donc de deux ordres. D’une part, il faut arrêter la liste des facteurs qui pourraient expliquer les conditions d’emploi auxquelles les actifs non occupés peuvent prétendre. D’autre part, il faudrait s’assurer que les conditions d’emploi des actifs occupés, quand elles sont contrôlées par les facteurs explicatifs mentionnés ci-avant, sont bien comparables aux conditions d’emploi qui pourraient être offertes aux chômeurs (et acceptées par ces derniers). La seconde difficulté ne nous semble pas soluble, notamment si la sélection sur le marché du travail fait intervenir des facteurs individuels qui ne sont qu’imparfaitement observables. Il est simplement possible de la pallier en retenant une listede facteurs explicatifs laplus complète possible.

L’empirie n’apporte pas une réponse tranchée pour prendre la mesure de ces deux difficultés. Par exemple, l’enquête relative au devenir des bénéficiaires du Revenu minimum d’insertion, récemment réalisée par l’Insee, ne permet pas de vraiment lever cette incertitude. D’un côté, l’étude de Guillemot et alii (2002) souligne qu’une proportion importante de bénéficiaires du RMI est très éloignée de l’emploi, pour des raisons de santé notamment. De l’autre côté, Gurgand et Margolis (2001), quand ils estiment les gains salariaux des bénéficiaires qui ont retrouvé un emploi, ne mettent pas en évidence laprésence d’un biais de sélection.

En conséquence, nous avons retenu une procédure d’imputation relativement fruste, détaillée dans l’annexe. Trois étapes la caractérisent. D’abord, on extrait, au moyen d’une analyse en composantes principales, un résumé de l’information apportée par une liste de facteurs explicatifs d’une population témoin (un vivier d’individus actifs occupés). Ensuite, on construit la table de contingence de cette population témoin, en retenant sur les deux premiers axes de l’analyse en composantes principales des classes d’effectifs égaux. Enfin, pour chaque chômeur, on retrouve la cellule de la table de contingence en utilisant la même liste de facteurs explicatifs; on sélectionne, au moyen d’une loterie pseudo-aléatoire, un individu de la population témoin dans la cellule concernée ; on impute finalement au chômeur les conditions d’emploi de cet individu témoin. Nous détaillons plus loin les facteurs explicatifs utilisés et les critères de sélection de la population témoin.

Les graphiques portés sur les figures 4,5 et 6 permettent de voir de quelle façon la redistribution s’exerce en France. Sur l’axe des abscisses de ces trois graphiques, nous figurons des “vingtiles glissants” de revenu primaire par unité de consommation. Le premier vingtile est simplement constitué du vingtième de la population qui dispose des revenus primaires par unité de consommation les plus faibles. Ensuite, par pas de 1%, nous constituons un vingtile qui comporte le même nombre d’individus, mais dont les revenus primaires sont un peu plus élevés. Au total, nous disposons de 96 vingtiles glissants dont les centres sont les centiles, respectivement, numéro 3,4,5, ..., 97 et 98. Nous pouvons alors, pour chacun de ces vingtiles, porter sur les graphiques des indicateurs qui permettent de rendre compte du niveau moyen et dela dispersion de la variable d’intérêt. Dans nos présentations, nous nous contentons de retenir les trois quartiles de la distribution.

Sur la figure 4, c’est plus précisément la médiane du revenu primaire par unité de consommation de chaque vingtile qui est portée en abscisse. Pour le premier vingtile, elle est égale à 215 euros par mois. Ce montant, très faible, montre que les individus les plus pauvres ne sont pas tous totalement dépourvus de revenus propres (salaires très modestes provenant d’emplois occupés pendant une courte période, indemnités du régime d’assurance chômage, pensions alimentaires, etc.). La médiane du revenu disponible élargi de ce premier vingtile est égale à 525 euros par mois. Plus de la moitié de ses ressources est donc constituée de transferts sociaux. On voit aussi que le bas de la courbe qui relie le revenu disponible au revenu primaire présente un plancher, dont le niveau doit bien sûr être relié au montant du Revenu minimum d’insertion. Aussi la pente de cette courbe est-elle, dans sa première partie, relativement faible : nous pouvons dès maintenant supputer que certains individus titulaires de faibles revenus doivent faire face à des taux marginaux de prélèvements nets élevés. Au-delà d’un revenu primaire de l’ordre de 600 euros par mois, la redistribution apparaît organisée d’une façon régulière quand on s’élève dans l’échelle des revenus. La courbe qui relie le revenu primaire et le revenu disponible élargi a la forme d’une droite, dont le coefficient directeur serait égal à 0,64. Le taux marginal qui s’en déduit est donc de 36 % environ. Enfin, la dispersion du revenu disponible, à l’intérieur de chaque vingtile glissant de revenu primaire, augmente légèrement, en termes absolus, quand le revenu primaire s’accroît.

Le graphique précédent a deux inconvénients. D’abord, il ne porte que sur le début de l’échelle des revenus primaires de sorte que tous les vingtiles glissants ne sont pas représentés. Ensuite, il ne figure pas la distribution des individus sur cette échelle : à chaque point du graphique peut correspondre un ou plusieurs vingtiles. La figure tente de pallier ces deux limites. L’axe des abscisses est maintenant le numéro du vingtile de revenu primaire – aussi exprime-t-il bien un nombre d’individus. Le taux moyen de prélèvements nets est porté en ordonnée. Le dénominateur du taux moyen est le revenu disponible élargi par unité de consommation et non le revenu primaire parce que ce dernier peut être nul. Dans Myriade, le revenu disponible d’un petit nombre de familles est nul, notamment du fait du non recours au Revenu minimum d’insertion. Dans ce cas, le taux moyen de prélèvements nets est fixé à 100%. Ce taux moyen exprime la mesure dans laquelle le revenu disponible élargi est constitué de transferts sociaux (nets des prélèvements obligatoires non contributifs). Il est calculé comme suit :

Taux moyen de prélèvements nets de l’actif j de la famille

Pour le premier vingtile mentionné sur la figure 5, environ les deux tiers du revenu disponible proviennent de transferts sociaux. En revanche, pour le dernier vingtile, le revenu primaire est amputé, à hauteur de moitié, par les prélèvements obligatoires non contributifs (ceux pris en compte dans cette étude, nets des transferts sociaux). Pour autant, là encore, la redistribution est organisée sans que n’apparaissent de fortes singularités. Elle remplit ainsi le rôle qu’on lui assigne traditionnellement : la réduction des inégalités.

La figure 6 tente de représenter les conséquences de la redistribution en termes relatifs. Les gains et les pertes sont convertis en rangs, exprimés dans l’échelle des centiles de revenus primaires. Nous pouvons ainsi dire que la redistribution est à l’origine, pour le premier vingtile par exemple, de gains qui lui permettent de progresser d’un certain nombre de rangs dans cette échelle. Le centre du premier vingtile de revenu primaire est égal par définition sur l’échelle des centiles à 3. La médiane de son revenu disponible élargi, exprimé en centiles de revenu primaire, est égale à 5,5. L’on peut donc en déduire que ce vingtile obtient un surcroît de revenu, par le biais du système socio-fiscal, qui est égal à 2,5 rangs dans l’échelle des centiles de revenu primaire. De son côté, le centre du dernier vingtile est égal à 98, la médiane de son revenu disponible à 91. Le dernier vingtile subit une baisse de revenu comparable à 7 rangs dans l’échelle des centiles de revenu primaire. Ce résultat est obtenu pour la médiane du dernier vingtile ; on voit que le dernier quartile de revenu disponible ne subit qu’une baisse beaucoup plus limitée, de l’ordre de deux rangs seulement. Ces résultats proviennent aussi de ce que les rangs, définis comme les seuils des centiles, ne sont pas régulièrement espacés dans l’échelle des revenus primaires. La hauteur moyenne de ces intervalles, quand on partage cette distribution en quatre, figure dans le tableau suivant :

Par construction, ce graphique 6 relativise les conséquences de la redistribution. Cependant, il permet d’une part de mettre en évidence que ce sont les vingtiles situés dans le troisième quart et dans le début du quatrième quart de l’échelle des revenus primaires qui – à l’aune de ce critère – contribuent le plus à la réduction des inégalités. D’autre part, ce graphique montre que, même si les individus les plus riches sont soumis à des taux moyens de prélèvements nets très élevés, ces derniers subissent une perte, exprimée dans l’échelle des revenus primaires, qui reste limitée.

Dans le tableau 3 figurent les quartiles du taux marginal pour différents valeurs de l’incrément : respectivement, le maximum de 10 euros par mois et d’une augmentation de 1 %, de 50 euros et de 5 %, de 100 euros et de 10 % et, enfin, de 200 euros et de 20 %. La valeur médiane du taux marginal de prélèvements nets est une fonction très légèrement croissante de l’incrément : en effet, quand l’incrément augmente, du fait de la progressivité des prélèvements, les actifs subissent un taux marginal un peu plus élevé. En revanche, la dispersion du taux marginal de prélèvements nets s’avère assez sensible à la valeur retenue pour l’incrément. Un faible incrément engendre plus souvent de faibles ou de forts taux marginaux parce que les effets de seuils prennent une plus grande importance. Aussi, l’étendue de la distribution se réduit-elle de près de trois points de pourcentage entre les deux incréments extrêmes envisagés. Nous retenons finalement, pour l’incrément, le maximum de 100 euros par mois et de 10 % d’accroissement du revenu d’activité.

Les résultats obtenus sur le champ des actifs occupés membres d’une famille ne comprenant pas de chômeurs sont présentés sur les figures 7 et 8. La figure 7 révèle que lequart des personnes concernées font face à des taux marginaux de prélèvements nets inférieurs à 28 % et que les trois quarts supportent des taux inférieurs à 40 %. Aux deux extrémités de la fonction de répartition, on obtient les résultats suivants. Moins de 1 % de cette population bénéficie de taux très faibles (inférieurs à 10 %) et moins de 0,3 % voit son revenu disponible diminuer en cas d’accroissement significatif de son revenu d’activité. Au final, la distribution des taux marginaux app araît comme relativement concentrée : la moitié de la population supporte des taux compris entre 28 % et 40 %. La présence de taux marginaux très élevés est ainsi confirmée mais la prégnance réelle du phénomène reste limitée.

La figure 8 présente les quartiles du taux marginal de prélèvements nets des vingtiles de revenu primaire par unité de consommation. Deux caractéristiques importantes du système redistributif français ressortent de son analyse. Premièrement, l’examen de la médiane du taux marginal ne permet pas de confirmer le “ fait stylisé ” selon lequel “ ce sont les personnes qui ont les revenus les plus bas qui ont les taux marginaux les plus élevés ”. Certes, cette médiane est, pour les trois premiers vingtiles de revenu primaire, une fonction décroissante de ce dernier. Pour autant, le profil du taux marginal est ensuite une fonction régulièrement croissante du revenu primaire. Aussi le système socio-fiscal organise-t-il, pour la plus grande partie des actifs occupés, une redistribution qui ne semble pas être à l’origine de très fortes inefficacités économiques. Pour pleinement évaluer sa progressivité, il faudrait se livrer à une étude plus approfondie qui, en particulier, intégrerait les prélèvements obligatoires indirects. Il ne serait cependant pas légitime de faire valoir que le système socio-fiscal, pour le champ pris en compte dans cette étude, ne serait que très peu progressif. Les taux marginaux mis ici en évidence sont dans l’ensemble croissants en fonction du revenu primaire ; ils sont sans conteste toujours supérieurs aux taux moyens. De la sorte, le système socio-fiscal assure bien une redistribution progressive.

Tableau 3
quartiles du taux marginal de prélèvements nets en fonction de son mode de calcul; champ : ensemble des actifs occupés, membres d’une famille ne comprenant pas de chômeurs

Deuxièmement, il existe une forte hétérogénéité des situations. En effet, le résultat précédent est obtenu pour la médiane du taux marginal. Il reste que de nombreux actifs occupés supportent des taux marginaux relativement lourds sans pour autant bénéficier d’un revenu primaire élevé. L’étude met bien en évidence que l’utilisation, pour rendre compte des inégalités verticales, du revenu primaire par unité de consommation permet de souligner la présence d’une très forte diversité des incitations au travail délivrées par le système socio-fiscal. La courbe relative au dernier quartile du taux marginal fournit deux résultats complémentaires. D’abord, au bas de l’échelle des revenus primaires, une part non négligeable des individus font face à des taux très élevés. Ensuite, la fréquence des hauts taux marginaux est plus élevée dans la première moitié de la distribution des revenus primaires que dans son troisième quart. Ce dernier constat rejoint la caractérisation banale selon laquelle les “classes moyennes” supportent de forts taux marginaux de prélèvements nets, notamment parce que l’assiette des prélèvements sociaux resterelativement étroite.

Les facteurs explicatifs communs pour réaliser l’imputation sont l’âge des individus, le genre, la nationalité (ressortissant de la CEE ou non), le diplôme le plus élevé obtenu, la présence d’un conjoint dans la famille, la présence d’un enfant de moins de trois ans et la tranche de zone de peuplement industriel ou urbain dans laquelle ils résident. L’analyse en composantes principales permet alors d’extraire un résumé de l’information disponible dans ces variables et de construire la table de contingence de cette population de référence.

Ensuite, pour chaque chômeur, nous tirons pseudo-aléatoirement un individu parmi ceux dont les facteurs explicatifs le conduisent à être dans la même cellule de la table de contingence. Nous imputons alors au chômeur le salaire de l’individu sélectionné. Ce salaire peut très bien être inférieur au revenu primaire dont disposait le chômeur – voir notre discussion ci-après. La fonction de répartition des salaires offerts aux chômeurs ainsi obtenue est présentée dans la figure 9. Elle retrace, tout à la fois, la diversité des caractéristiques des actifs à la recherche d’un emploi et les conditions d’emploi relativement médiocres que connaissent une partie des actifs occupés quand ils disposent d’une faible ancienneté dans leur poste. En premier lieu, seulement 30 % des chômeurs pourraient espérer obtenir un salaire supérieur au Smic net à temps plein. En deuxième lieu, 40 % des chômeurs se verraient offrir un salaire mensuel compris entre un demi-Smic et un Smic. Enfin, près de 10 % des chômeurs percevraient un salaire inférieur à 200 euros par mois. Les emplois retrouvés correspondent alors, soit à du temps partiel très réduit, soit à une alternance de périodes d’emplois précaires et de périodes de chômage – l’individu étant toutefois principalement actif occupé.

Ces conditions médiocres d’emploi, révélées par notre procédure d’imputation, ne sont pas “inventées”. Elles correspondent à la situation effective d’un grand nombre d’actifs occupés qui viennent de retrouver un emploi et qui ne bénéficiaient donc pas a priori de très fortes incitations financières au travail. Pour les chômeurs, notre exercice reste virtuel. Le retour au plein-emploi peut être envisagé dans des contextes très différents. Une croissance plus forte permettrait d’employer une grande partie des chômeurs à des conditions plus favorables. En revanche, à niveau de production inchangé, une extension du volume d’emploi ne peut être obtenue que par un amoindrissement des gains de productivité et donc a priori avec des conditions plus dégradées.

La fonction de répartition des gains individuels de revenu imposable des chômeurs est portée sur la figure 10; elle confirme bien ce premier constat. En cas de reprise d’emploi, la moitié des individus actuellement au chômage bénéficieraient de gains mensuels supérieurs à 350 euros. Pour un quart d’entre eux, ces gains seraient même supérieurs à 700 euros. Ces montants sont loin d’être négligeables. Par contre, pour un peu plus de 25 % des chômeurs, la reprise d’un emploi se traduirait par une diminution du reven u imposable. Ce pourcentage est significatif. Il reflète à la fois les conditions d’emploi relativement dégradées déjà relevées ci-dessus et l’écart qu’il y aurait, pour certains chômeurs, entre leurs prétentions et le revenu d’activité qu’ils pourraient obtenir. Nous mettons ainsi en évidence une forte hétérogénéité des gains qu’apporterait le retour à l’emploi et aussi une fréquence élevée des cas où ce retour a pour conséquence une perte de revenu imposable.

Au moins cinq facteurs conduisent, dans cette étude, à sous-estimer les gains des chômeurs :

Nous délivrons ainsi, nous semble-t-il, une évaluation plutôt pessimiste des gains de revenu disponible dont les chômeurs pourraient bénéficier en cas de retour à l’emploi.

Tableau 4
quartiles du taux marginal de prélèvements nets pour les actifs occupés et pour les chômeurs

Il en ressort un taux marginal de prélèvements nets médian de 41 %, pour le retour à l’emploi, contre 33 % pour les actifs occupés (voir le tableau 4). Les quartiles de la distribution du taux marginal, pour les deux populations, figurent dans ce même tableau : dans l’ensemble, les taux marginaux sont plus élevés et nettement plus dispersés pour les chômeurs. Ce constat n’est que la conséquence des médiocres conditions d’emploi que peuvent obtenir les chômeurs et du jeu du système socio-fiscal. Ces deux causes sont étroitement imbriquées ; nous allons cependant tenter d’apprécier leurs contributions relatives à la formation des taux marginaux élevés.

Pour identifier principalement le jeu du système socio-fiscal, nous restreignons le vivier des actifs occupés (qui étaient au chômage l’année précédente et dont les conditions d’emploi sont utilisées pour l’imputation) aux seuls individus qui ont obtenu un travail stable. Nous postulons que – de la sorte – nous nous plaçons bien à moyen terme et que les conditions d’emploi ne jouent plus. De même, pour repérer l’impact des médiocres conditions d’emploi, nous retenons l’expérimentation suivante : si, pour un chômeur, le revenu d’activité simulé est inférieur à son revenu imposable antérieur, nous lui imputons finalement ce dernier. De la sorte, en termes de revenu imposable, aucun chômeur neperd au retourà l’emploi. Ces deux scénarios, par différence, permetten t d’ob tenir la contribution, respectivement, du jeu du système socio-fiscal et des conditions d’emploi aux taux marginaux élevés.

Les conséquences de ces deux scénarios figurent dans le tableau 5. Dans le premier scénario, la baisse des taux marginaux les plus élevés est faible. Aussi pouvons-nous en déduire que le jeu du système socio-fiscal n’est pas le premier responsable des gains les plus faibles du retour à l’emploi. Par contre, le second scénario conduit à une forte baisse des taux marginaux les plus élevés, de l’ordre de 10 % pour le troisième quartile de sa distribution. Par différence avec la référence, il montre que les hauts taux marginaux proviennent des pertes de revenu imposable que subissent un certain nombre de chômeurs dans l’imputation de référence.

Tableau 5
deux scénarios d’imputation des conditions d’emploi; champ : ensemble des chômeurs

Tableau 6
quartiles du taux marginal de prélèvements nets en fonction de son mode de calcul; champ : ensemble des actifs

Les quartiles de la distribution du taux marginal de l’ensemble des actifs en fonction de l’incrément utilisé sont portés dans le tableau 6. De façon un peu étonnante de prime abord, la médiane du taux marginal est légèrement croissante en fonction de l’incrément retenu. Pourtant, quand l’incrément augmente, l’importance relative de la hausse des revenus d’activité des actifs occupés, dans le calcul du taux marginal, s’accroît. Comme les taux marginaux sont plus élevés pour les chômeurs, l’on s’attend à une relation décroissante. Nous avions précédemment mis en évidence (dans le tableau 3) que le taux marginal est une fonction croissante de l’incrément sur le champ des seuls actifs occupés ; c’est donc ce dernier effet qui domine. L’évaluation du taux marginal semble ainsi relativement robuste par rapport au choix de l’incrément ; comme auparavant, nous retenons le maximum de 100 euros par mois et de 10 % d’accroissement du revenu d’activité.

La fonction de répartition des taux marginaux obtenue sur le champ de l’ensemble des actifs (figure 11) est relativement proche de celle présentée ci-avant pour les seuls actifs occupés membres d’une famille ne comportant pas de chômeur. Les trois quarts des actifs font face à des taux marginaux inférieurs à 42 %. Le quart des actifs supportent des taux marginaux inférieurs à 29 %. Par contre, pour plus de 2 % des actifs, le taux est supérieur à 100 %; cela signifie qu’en cas d’accroissement significatif de leur revenu d’activité et/ou de reprise d’emploi, le revenu disponible de la famille diminue. De nouveau, la distribution des taux marginaux apparaît comme relativement concentrée. La question de la faiblesse des incitations financières demeure mais sa fréquence effective est limitée.

Une faible incitation financière au travail s’exerce ainsi sur une partie des individus situés en bas de l’échelle des revenus. D’un côté, peut être évoquée l’architecture des prélèvements et des transferts telle qu’elle existe actuellement en France. De l’autre côté, nous ne pouvons ignorer que la situation actuelle du marché du travail offre des perspectives de gains très modestes à une partie de la population active, en cas de reprise d’emploi. Ce constat, combiné à celui mentionné plus haut que même les individus les plus pauvres ne sont pas totalement dépourvus de revenus primaires et notamment de revenus d’activité, permettrait de recommander une politique de (re)formation des individus les plus éloignés du marché du travail. En élargissant l’accès, pour les individus les moins qualifiés, à des taux de salaire horaire plus élevés et à des emplois de meilleure qualité, elle contribuerait ainsi à la restauration des incitations financières au travail.

De plus, nous partageons la population en trois catégories : les salariés, les indépendants et les chômeurs. Pour autant, les grandeurs utilisées sont relatives aux familles ; elles sont alors simplement ventilées au prorata du nombre d’actifs dans la famille. Il n’est en effet pas pos sible d’individualiser, par exemple, le revenu disponible de la famille.

Les résultats sont portés dans le tableau 7. Ils permettent notamment d’apporter, par catégorie d’actifs, une information sur les mécanismes de la redistribution. Ainsi, pour les salariés, les prélèvements sociaux non contributifs apparaissent assez fortement progressifs (taux moyen de 19 % et taux marginal de 24 %) du fait des allègements de charge sur les bas salaires. Les prélèvements fiscaux n’apparaissent notamment pas plus progressifs que les prélèvements sociaux. Par contre, pour les indépendants, la situation inverse est observée : les prélèvement sociaux sont régressifs et les prélèvements fiscaux fortement progressifs. Cela tient, d’une part, au mode de calcul des cotisations sociales qui inclu t, pour les travailleurs indépendants, une certaine part forfaitaire et, d’autre part, à leur niveau de vie plus élevé que la moyenne qui les situent plus souvent dans les zones de forte progressivitéde l’impôt sur le revenu. Enfin, pour les chômeurs, la cause principale des taux marginaux élevés est la perte des bénéfices des transferts sociaux.

Tableau 7
structure moyenne et marginale de la redistribution pour trois catégories d’actifs

Le modèle le plus simple issu de la théorie standard – en termes d’arbitrage consommation / loisir – ne permet cependant pas d’assigner, pour ce qui a trait aux incitations au travail, un rôle central aux facteurs financiers. En calibrant un modèle de base, on obtient en effet un lien assez lâche entre l’incitation au travail et le niveau des gains financiers du retour à l’emploi. Le modèle est sans doute trop simple. Cela laisse aussi de la place à d’autres explications. D’un côté, le taux de rémunération horaire constituerait un argument important des décisions d’activité : il faudrait aider les chômeurs à se former, à accroître leurs qualifications, à élargir leurs compétences, etc. pour leur permettre d’occuper de meilleurs emplois. De l’autre côté, on peut avancer l’intervention de facteurs plus psychologiques ou sociologiques, comme la valeur que les individus accordent au travail ou à leur insertion économique et sociale.

Pour les actifs occupés, l’effet d’une augmentation de leur revenu d’activité sur le revenu disponible de leur famille est facile à appréhender : le modèle de micro-simulation peut en retracer toutes les conséquences, en supposant toutefois les comportements d’activité inchangés. En revanche, pour les chômeurs, il faudrait retracer une transition chômage/emploi qui soit à peu près réaliste. L’apport de cette étude est de simuler cette transition en imputant à chaque chômeur les conditions d’activité d’un individu qui vient de retourner à l’emploi. Cette procédure d’imputation ne repose pas sur l’économétrie mais simplemen t sur le rapprochement, au moyen d’une analyse en composantes principales, de chaque chômeur d’un salarié de caractéristiques “ proches ”.

Notre exercice met alors en évidence les pauvres conditions de rémunération que pourraient obtenir les chômeurs : un peu moins d’un tiers se verraient offrir une rémunération supérieure au Smic à temps plein. De surcroît, il apparaît que plus du quart des chômeurs seraient perdants, dans ces conditions, parce que leur revenu imposable actuel (composé d’indemnités du régime d’assurance chômage et de gains obtenus pour de courtes périodes d’activité) est supérieur à la rémunération qu’ils pourraient recevoir. Toutefois, notre évaluation, pour de nombreuses raisons, sous-estimerait les gains financiers potentiels que les chômeurs obtiendraient en obtenant un travail.

Il en ressort ainsi des taux marginaux de prélèvements nets, concernant le retour à l’emploi, relativement élevés. Pour autant, nous mettons en évidence que ces hauts taux ont plus pour origine les rémunérations peu attractives offertes aux chômeurs que le jeu stricto sensu du système socio-fiscal.

Le lien entre les taux marginaux de prélèvements nets et le revenu primaire des actifs occupés, pour la plupart de ces derniers, est monotone croissant : il ne semble pas possible de constituer en “ fait stylisé ” une courbe en forme de “ U ”. Toutefois, au tout début de la distribution des revenus primaires, on observe des taux marginaux relativement élevés, plus élevés que la moyenne. Cependant, les taux marginaux élevés sont plutôt concentrés, d’une part, sur une fraction non négligeable d’invidus bénéficiant d’un revenu primaire intermédiaire et, d’autre part, sur la plupart des individus situés en haut de l’échelle des revenus primaires. Ce constat, assez ordinaire, revient à souligner l’étroitesse de l’assiette des prélèvements obligatoires en France : les actifs occupés, sans nécessairement disposer d’un niveau de vie élevé, supportent une grande partie des prélèvements obligatoires selon un schéma peu progressif.

Le diagnostic est assez différent quand le champ de l’analyse est élargi à l’ensemble des actifs. Il reste toutefois assujetti à notre procédure d’imputation qui affecte à chaque chômeur une rémunération d’activité souvent modique. Cette fois-ci, nous obtenons un lien entre les taux marginaux et le revenu primaire en forme de “U”. Les chômeurs seraient ainsi confrontés, en premier lieu, à la pénurie d’emploi, en deuxième lieu, à un accès limité aux “ bons” emplois et, en dernier lieu, à un taux marginal de prélèvements nets relativement élevé.

Dans l’ensemble, nous mettons en évidence des taux marginaux plutôt faibles, bien inférieurs à ceux rapportés par exemple dans l’étude de Laroque et Salanié (1999). Ils obtenaient un taux marginal médian de l’ordre de 50 % contre 34 % dans notre étude. Des raisons de méthode expliquent cette divergence : nous simulons les conséquences d’un accroissement simultané du revenu primaire de l’ensemble des actifs de la famille; nous laissons de côté les inactifs ; nous écartons les prélèvements sociaux contributifs du calcul, etc. Des raisons de données peuvent aussi être avancées : nous disposons d’une information très complète sur les revenus, en mobilisant l’Enquête revenus fiscaux. De même, nous infirmons la proposition selon laquelle les taux marginaux de prélèvements nets sont les plus élevés pour les revenus les plus bas. Les hauts taux marginaux sont fréquents au tout début de la distribution des revenus mais également dans la zone des revenus médians (troisième quartile) et parmi les revenus les plus élevés.

Le problème

On dispose d’une population de référence de taille N pour laquelle on dispose, pour les individus membres repérés par l’indice j, de la valeur de la variable d’intérêt; cette variable, notée y_j, est soit discrète – elle témoigne d’une caractéristique –, soit continue – comme par exemple le revenu d’activité dont bénéficie l’individu j. On cherche, pour l’individu répéré par l’indice i pour lequel on ne connaît pas la variable d’intérêt, à imputer cette dernière.

Habituellement, on recourt aux méthodes économétriques pour réaliser ce type d’imputation. Nous n’avons pas retenu ces méthodes pour les trois raisons suivantes. Tout d’abord, ces méthodes ne sont pas automatiques ; elles exigent une modélisation préalable de la variable d’intérêt. Cette modélisation est toutefois l’occasion d’appréhender les facteurs explicatifs de la variable d’intérêt. Ensuite, ces méthodes ne sont pas générales; il faut mettre en œuvre, soit une procédure de moindres carrés si la variable d’intérêt est continue, soit une procédure plus spécifique si la variable est qualitative. Enfin, l’imputation demande, afin de bien engendrer la dispersion de la variable d’intérêt, de tirer une réalisation pseudo-aléatoire dans la loi, dont les paramètres sont estimés au cours de l’analyse économétrique, du terme résiduel du modèle utilisé.

Nous avons préféré développer une méthode plus simple pour réaliser ce traitement.

La procédure utilisée

On se fixe a priori les facteurs explicatifs de la variable d’intérêt. Le nombre de ces facteurs est K. La matrice X, de taille N K⋅, rassemble ces facteurs pour toute la population témoin. On se livre à une analyse en composantes principales (notée ACP) de cette matrice – plus précisément la matrice des corrélations de ces facteurs explicatifs – pour extraire les deux premiers axes factoriels. Si la matrice des corrélations est noté C, on a

où U est la matrice des vecteurs orthonormés du changement de base de l’ACP et Λ la matrice diagonale des valeurs propres de la matrice des corrélations.

On découpe ensuite les deux premiers axes en classes d’effectifs égaux pour construire une table de contingence, sur ces deux axes, des individus de la population témoin. Plus précisément, soient X la matrice X pour laquelle les variables sont centrées et réduites etU les deux colonnes de la matrice U qui correspondent aux plus grandes valeurs propres. Les coordonnées des individus de la population témoin sur les deux premiers axes de l’ACP sont

Les deux variables de la table de contingence sont les numéros des classes sur, respectivement, la première et la seconde colonne de la matrice Z.

L’imputation proprement dite est finalement réalisée en deux étapes. Tout d’abord, on calcule les coordonnées de l’individu i sur les deux premiers axes de l’ACP :

où x_i est le vecteur ligne des facteurs explicatifs centrés et réduits de l’individu i et z_i le vecteur ligne des nouvelles coordonnées de cet individu. On en déduit la cellule de la table de contingence à laquelle l’individu i appartient. Enfin, on tire dans cette cellule, à l’aide d’une loterie pseudo-aléatoire, un individu de la population témoin. On affecte alors à l’individu i la valeur de la variable d’intérêt de l’individu sélectionné.

Comme le premier axe de l’ACP résume une plus grande quantité d’information, nous prenons un plus grand nombre de classes sur le premier axe que sur le second. En général, nous retenons dix classes sur le premier axe et cinq classes sur le second ; la table de contingence comporte ainsi 50 cellules.

Nous avons programmé, en C++, la procédure de sorte qu’elle puisse être utilisée directement à partir du modèle Myriade, développé lui aussi en C++. Pour réaliser la diagonalisation de la matrice des corrélations, nous utilisons le sous-programme DSYEVD de la bibliothèque LAPack, dont le code source a été mis dans le domaine public.